腕神経叢の識別に関する知覚学習モジュールの実装と評価 (MAP-IS)

序章：

近年、局所麻酔は、神経とその周囲の構造の位置を特定しやすくするために超音波を使用することで大きな恩恵を受けています。 超音波は解剖学的構造のリアルタイム視覚化を可能にし、ブロックの成功率を向上させ、処置時間を短縮し、血管や神経への偶発的な注射を減らすことで患者の安全性を向上させることが示されています。

ただし、超音波ガイド下での局所麻酔トレーニングには依然として長いプロセスが必要です。 専門知識を開発する従来の方法は、患者を対象に実践することです。 学習者は、フィードバックを与える専門家の監督の下でテクニックを実行します。 このアプローチは十分に確立されていますが、いくつかの制限があります。時間がかかることに加えて、利用可能な症例の数と監督専門家へのアクセスによって制限されます。

知覚学習モジュール (PLM) は、局所麻酔における画像解釈を教えるための代替モダリティを表しており、すでに他の分野で使用されています。 PLM は、超音波ガイド画像を効率的に解釈するために必要なスキルであるパターン認識の開発を強化するために作成されたオンライン ツールです。 PLM を使用すると、学習者は一連の画像またはビデオクリップを観察し、短時間で各画像に関する質問に答える必要があります。 各回答の直後にフィードバック (正解) が表示されます。 オンラインで大量の画像を観察し、体系的で専門的なフィードバックを受けることで、研修生は画像から必要な情報を効率的に抽出する方法をすぐに学びます。

実際の超音波画像を使用して開発された PLM は、局所麻酔における現在のトレーニング方法を補完する可能性があります。 PLM は、斜角筋間ブロックの学習に特に役立ちます。 信頼できる血管マーカーが存在しない場合、斜角筋間溝内の血圧を特定することは多くの場合困難です。 さらに、椎骨動脈や胸膜など、回避すべき重要な周囲構造が存在するため、合併症を回避するには正確な画像読影が不可欠です。

この研究の目的は、超音波イメージングを使用して斜角溝内の血圧の位置に焦点を当てた PLM をセットアップすることです。 最初のステップとして、健康なボランティアの首の超音波画像が収集されます。 その後、これらの画像は安全な Web サイトにアップロードされ、専門家によって解釈されます。 最後に、PLM が医学生や若手研修医 (初心者) が超音波画像を使用して斜角筋間溝の腕神経叢の位置を正確に特定する能力を向上させるかどうかをテストする研究が行われます。

方法:

既存のモデルから新しい PLM をホストする Web サイトの開発

私たちのチームと協力している 2 人のプロのプログラマーが、別の PLM をホストして評価するための Web サイトをすでに開発しています。 このサイトをテンプレートとして使用し、同じプログラマーがこのプロジェクト用の同様の Web サイトの作成を担当します。

健康なボランティアの画像の取得

各ボランティアは 1 つのケースに対応し、各ケースは 3 つの要素で構成されます。

1. 約 30 秒間の首の超音波画像のビデオ。
2. 最初のビデオに示されている超音波画像が取得されているときに、オペレーターの手とボランティアの首にある超音波プローブの位置を示すビデオが同時に撮影されました。
3. 最初のクリップの最後のフレームの 1 つに対応する静止画像。

専門家による事例の検証と事例バンクの構築

1. 研究に含める前に、選択された症例は匿名化されてウェブサイトにアップロードされ、局所麻酔の専門家である 3 人の麻酔科医によって独立して検証されます。
2. 各ケースにおいて、各専門家は時間制限なしで同時ビデオを視聴した後、静止画像上の BP を丸で囲む必要があります。
3. 各ケースについて、専門家は血圧の特定と特定に加えて、血圧の特定と特定の難しさを 4 段階のリッカート スケールで評価する必要があります。

ボランティアの募集は、PLM と 2 つのテストを構築するのに十分な数の検証済みのケースが得られるまで継続されます。

PLMの開発（20件）

PLM は、パフォーマンス テストとは異なる検証済みのケースを使用して開発され、次の特徴があります。

1. それぞれのケースで、両方のビデオが同時に再生され、最大 90 秒間ループします。
2. BP を含む静止画像も表示されます。
3. 参加者は、静止画像上でポインタを移動し、BP と思われる場所上の任意の場所にポインタを配置する必要があります。
4. その後、Web サイトは参加者にフィードバックを提供します。血圧は静止画像上で最大 30 秒間強調表示されます。
5. フィードバックの後、次の事例が提示されます。

10 ケースずつ 2 つのブロックが形成されます。 これらのブロックには、「簡単」、「中程度」、「難しい」ケースが同じ割合で含まれます。 ブロック内のケースはランダムな順序で表示されますが、参加者には常に同じ順序で 2 つのブロックが表示されます。

学習者のパフォーマンスを評価するための 2 つのテストの開発と検証 (それぞれ 10 件)

テストの目的は、研究中のさまざまな時点で参加者が血圧を正確に特定する能力を評価することであるため、PLM の目的とは異なります。 これらのテストは、各ケースの後に専門家のフィードバックが提供されないことを除いて、PLM と同じ形式になります。

ケースの異なる 2 つのテスト バージョンが作成されます。 テスト内のケースの順序はランダムです。

学習者のパフォーマンスに対する PLM の影響に関するパイロット研究

医学生 4 年生と麻酔科研修医 1 年生は電子メールで参加を呼びかけられます。 同意はオンラインで行われます。 最初のセッションでは、参加者は人口統計と超音波ガイド下の局所麻酔の臨床経験についての短いオンラインアンケートに回答します。 また、プラットフォーム、首の基本的な音響解剖学、超音波スキャン技術に慣れるための短いチュートリアルも表示されます。

その後、コントロール グループまたは PLM グループの 2 つのグループのいずれかにランダムに割り当てられます。 どちらのグループも 2 つのオンライン セッションに参加します。 プロジェクトは、参加者の割り当てグループに応じて次のように進行します。

1. コントロールグループ (テストのみ)

   • 研究への参加に同意した直後の最初の 30 分間のセッション

     • プレテスト（10件）
     • 事後テスト（10件）

   • 最初のセッションから 6 か月後、2 回目のセッションは 15 分間続きます

     • 検査後6ヶ月（10例）

2. PLMグループ（テストとPLM）

   • 研究への参加に同意した直後の 1 時間 10 分の最初のセッション

     • プレテスト（10件）
     • PLM (フィードバック付き 20 件)
     • 事後テスト（10件）

   • 最初のセッションから 6 か月後、2 回目のセッションは 15 分間続きます

     • 検査後6ヶ月（10例）

研究の終了時に、対照グループの参加者は希望に応じて PLM を完了することが許可されます。